基于音乐内容和歌词的音乐情感分类研究
结合TF-IDF的歌曲情感多标记分类
作者倚介 ： 孙向琨 （ ８ －） 女， １４ ， ９ 硕士研究生 ， 主研方 向： 图像处理 ，
模式识别 ；邓 伟（ 通讯作者） ，副教授、博士
２ 多标记分类
选 择 基于 向 量 夹 角 的 ｋ 近 邻 多 标 记 （－ ｕｔ ｂｌｋ ０ ｌｌ ｅ Ｍ ｉ ａ
收稿 日 ：２１—４１ 期 ０ １ －１ ０
中圈分类号；Ｎ４ ９ ５
结合 Ｔ ． Ｆ Ｉ 的歌 曲情 感 多标 记 分 类 ＤＦ
孙向琨 ，邓 伟
（ 苏州大学计算机科学与技术 学院 ，江苏 苏州 ２ ５ ０ ） １０ ６
摘
要 ：提出一种结合词频一 向文件 频率 （ＦＩ Ｆ规则与多标记分类 的歌 曲情感分析 方法 。对歌曲中基于声学特征的音乐 内容 ，用带 向量 逆 Ｔ－ ） Ｄ
夹 角的多标记 ｋ近邻 算法进行 分类 ， Ｔ Ｆ规 则用于歌词 内容 ，以计算歌词情感分数 ，并将其作为情感特征 。采用该 方法对歌词 内容 将 ＦＩ Ｄ
分类错误 的类别标记进行修正 。选用 ３ ６首英文歌 曲对该算法进行测试 ，结果表 明 ，与其他方法相 比，该方法能使分类精确度从 ６ ％提高 ９ ９
到 ７％。 ４
关健词 ：多标记 分类 ；歌 曲情感 分类 ；多标 记 ｋ 近邻 算法 ；词频 一 向文件频 率 逆
Ｍ ｕ ｔ－ａ ｅ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｏ ｏ ｇ Ｅｍ ｏ ｉ ｎ Ｃｏ ｂ ｎ ｄ ｗｉｈ ＴＦ－ＤＦ ｌｉｌ ｂ ｌ Ｃｌ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｆ ｒＳ ｎ ｉ ｔｏ ｍ ｉ ｅ ｔ Ｉ
Ｄｏ ｕ ｎ ｒｑ ｅ ｃ （ Ｆ Ｉ ） ｃ ｍｅ ｔ ｅ ｕ ｎ ｙ Ｔ — Ｆ ＤＦ
Ｄ ： ０３ ６ ／ｉｓ．００３ ２ ． １．９０ ２ ０Ｉ １ ．９ ９ ． ｎ１ ０ —４ ８ ０ １．６ ｊｓ ２ １
音乐和歌词融合的歌曲情感分类研究
量） 发音持续时 间等韵律特征 ， 、 以及发声方式相 关的共 振峰、 频谱能量分布 、谐波噪声 比等音质特征 Ｊ 。本文中提取 的音
频特 有 ：梅 尔倒谱系数（ ｌ ｒｑ ｅｃ ｅ ｓ ａ Ｃ ｅ ｃ ｎｓ Ｍｅ Ｆ ｅｕ ｎｙ Ｃ ｐｔ ｌ ｏｆ ｉ ｔ ｒ ｉ ｅ ， ＭＦ Ｃ 相 关的特征 ， Ｃ） 线性预测 系数 （ｉｅｒ ｒｄｃｉ ｏ ｆ ｃ Ｌｎ ａ ｅｉｔ ｎＣ ｅ ｉ Ｐ ｏ ｉ ． ｅ ｔ Ｌ Ｃ 相关 的特征 ，频谱 的质心 ，频谱 的滚降特征 ，短 时 ｎｓ Ｐ ｙ ，
展。起初为 了进行情感 分类 ，只有基于 心里声 学模 型的音频 特征被提取 。进一 步研究发现 ，与歌 曲相 关的歌词也包含 了 情感川，有益于 歌 曲情感 分类【。而且 ，融合音频 和歌词 的 ２ Ｊ 情感分类效果在一 定程度上要优于基于单 一音频特征或歌词 特征 的情感分类效 果 ｊ考 虑到特征 词与每个类 的关联程度 。
过 零率 ，音乐的节拍 ，短时能量等特征 。
３ 歌词情感特征 提取 ． ２
除了音频外 ，歌词也可 以提供对 歌曲情感分类有益 的情 感 信息 ，并且可 以在某 些方面补 充音频的不足 。歌词是一种 包含着情感的文本 。因此 ，最直 观的做法是利用文 本分 类的 方法对 歌词 进行情感分类。 由于支持 向量机 的分类整体表现 较好 ，因此本文采 用支
音乐情感分类算法研究及应用
音乐情感分类算法研究及应用一、绪论音乐作为人们生活中不可或缺的一部分，其内在情感成分一直备受关注。
如何从音乐中提取出不同的情感类型，以更好地满足人们的需求，已成为一个热门的研究领域。
因此，本文将就音乐情感分类算法的研究及应用进行探讨。
二、国内外研究现状在国内外，已有很多学者对音乐情感分类算法进行了深入研究。
目前在国内主要采用规则、语义分析等方法对音乐情感进行分类。
而在国外，更常用的是基于深度学习模型实现的情感分类算法。
例如，Wenli Du等人提出了一种基于深度学习的音乐情感分类模型，通过将音乐信息转化为特征向量，使用卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)相结合，对音乐进行情感分类。
鲍勃等人提出了一种基于LSTM的自适应情感识别模型，在情感分类上取得了良好的结果。
三、音乐情感分类算法研究音乐情感分类算法主要包括特征提取、分类模型和准确性三个方面。
1. 特征提取特征提取是音乐情感分类算法中的重要一步。
通常使用的特征提取方法是傅里叶变换和小波变换。
傅里叶变换可将音频信号转化成时间-频率的图像，反映了声音在时间轴和频率轴上的变化；小波变换将信号分解成多个频带，对信号的时间分辨率和频率分辨率都有好处，更适合分析音乐信号。
此外，常见的特征包括时域特征和频域特征，如幅度、偏度、峰度等。
2. 分类模型在分类算法中，分类模型的设计非常关键。
常用的方法包括规则、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器、人工神经网络和深度学习模型等。
其中，深度学习模型由于具有较高的准确性，在该领域中越来越受到关注。
例如，文献[1]中提到了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的分类模型，该模型在分类准确率上达到了90%以上。
3. 准确性分类算法的准确性是衡量算法效果的关键指标。
针对音乐情感分类算法，常用的评价指标包括精确度、召回率、F1值等。
其中，F1值是综合考虑了分类的准确性和召回率，更能反映算法的综合性能。
音乐情感分类
音乐情感分类音乐是人类情感的表达工具之一，它能够触动人们内心深处的情感，引发共鸣。
不同类型的音乐往往代表着不同的情感和情绪。
本文将对音乐情感分类进行探讨，以便更深入地理解和欣赏音乐的情感表达。
一、欢快的节奏引发快乐与活力之情节奏欢快的音乐往往能够传递出快乐、活力与兴奋的情感。
比如蓬勃的舞曲、动感的流行音乐，它们通常伴随着明快的节拍和轻快的旋律，勾起人们跳跃、欢呼的愉悦情绪。
这类音乐让人感到轻松愉快，带给人们积极向上的心情。
二、温暖的旋律引发浪漫与温情之情柔和、温暖的旋律常常能够唤起人们内心深处的浪漫情怀。
例如抒情曲、民谣等，它们用柔美的旋律、细腻的音色表达出对生活、爱情、家庭等的深情厚意，激发人们对美好事物的向往和珍惜。
这类音乐让人感到舒适、温暖，引发内心柔软的情感。
三、悲伤的音符引发忧郁与思考之情悲伤的音符往往能够触动人们内心的忧郁与思考。
例如悲剧音乐、哀伤的古典作品，它们通过凄美的旋律和悲凉的音调表达出人生的苦难、悲伤与无奈，引发人们对生命和人性的思考。
这类音乐让人感到悲愤、沉思，唤起人们深刻的情感体验。
四、振奋的乐曲引发勇气与坚持之情一些激昂、有力的乐曲往往能够唤起人们的勇气与坚持。
例如史诗式的音乐作品、体育竞技主题曲等，它们通常具有激情澎湃、节奏有力的特点，能够能够激发人们的斗志和动力，对人们追求梦想、克服困难起到积极的推动作用。
这类音乐让人感到振奋、奋发，激发人们的进取心和勇气。
五、放松的旋律引发宁静与平和之情一些缓慢、舒缓的音乐往往能够引发人们内心的宁静与平和。
例如新世纪音乐、大自然音乐等，它们通过柔和、流畅的旋律以及自然、舒缓的音色，带给人们一种宁谧、轻松的感觉，让人们远离喧嚣与压力，享受内心的宁静与平和。
这类音乐让人感到放松、舒适，给予人们静心、平和的情感体验。
结语：音乐情感分类涵盖了各种情感与情绪，每一类音乐都能唤起不同的感受和共鸣。
音乐作为一种跨文化、跨时代的艺术形式，能够跨越语言的障碍，直接影响人们的情绪和心灵。
黄自艺术歌曲研究
黄自艺术歌曲研究黄自是中国现代音乐史上最具代表性的作曲家之一，他的艺术歌曲独具特色，具有极高的音乐价值和艺术价值。
本文将探讨黄自艺术歌曲产生的背景、分类及特点，分析其研究现状和发展趋势，同时结合个人创作与表演实践，对黄自艺术歌曲进行深入剖析。
一、黄自艺术歌曲的背景介绍20世纪初，中国社会发生了巨大变革，音乐文化也经历了前所未有的发展。
在这一时期，西方音乐文化开始传入中国，中国音乐家们开始探索和发展具有中国特色的音乐文化。
黄自就是在这一背景下成长起来的作曲家，他的艺术歌曲既吸收了西方音乐文化的精髓，又融入了中国传统音乐的元素，具有鲜明的时代特征和民族特色。
二、黄自艺术歌曲的分类及特点黄自艺术歌曲按照风格和题材可以分为古诗词歌曲、现代诗歌歌曲和民间故事歌曲等。
古诗词歌曲主要改编自古代诗词，如《花非花》、《红豆词》等，具有浓郁的古典韵味和民族特色；现代诗歌歌曲则主要受五四运动后的新文化运动影响，如《春思曲》、《玫瑰三愿》等，表现出强烈的现代意识和时代精神；民间故事歌曲则以民间传说和故事为题材，如《长恨歌》、《木兰辞》等，具有鲜明的民族色彩和民间风情。
黄自艺术歌曲的特点表现在以下几个方面：优美的旋律、深刻的情感表现、严谨的结构和丰富的表现手法。
他的作品既具有柔和、优美的旋律线条，又充满着强烈、生动的情感表现。
在表现手法上，黄自巧妙地运用了现代音乐创作手法，如印象派的和声、浪漫派的旋律等，同时又融入了中国传统音乐的元素，如民族调式、古琴音阶等，形成了独特的音乐风格。
三、黄自艺术歌曲的研究现状和趋势近年来，随着人们对中国传统文化的重视和对音乐本体的深入研究，黄自艺术歌曲越来越受到人们的和喜爱。
学者们从不同角度对黄自艺术歌曲进行了深入研究，包括音乐分析、演奏技巧、美学特征等方面。
同时，越来越多的音乐家也开始致力于挖掘和传承黄自艺术歌曲，推动了黄自艺术歌曲的传播和发展。
未来，黄自艺术歌曲的研究将更加深入和多元化。
解析音乐如何正确分析音乐作品的情感表达
解析音乐如何正确分析音乐作品的情感表达音乐是一种能够表达情感、传递信息的艺术形式。
每一个音乐作品都蕴含着丰富的情感内容，通过正确的分析，我们可以更深入地理解音乐，并从中获得更多乐趣。
本文将探讨音乐如何正确分析其情感表达。
一、音乐元素对情感的影响在分析音乐情感表达之前，我们首先需要了解音乐元素对情感的影响。
音乐元素包括旋律、和声、节奏、音色等方面，它们相互融合，共同构成一首音乐作品。
其中，旋律是最直接、最显著的元素之一，它通过音符的高低、音程的变化等来传递情感。
和声则负责创造音乐的和谐感，节奏带来动感与节奏感，而音色则能赋予音乐作品更加细腻的情感色彩。
二、音乐情感的分类与解读不同的音乐作品可能传递不同的情感，我们可以将情感分为喜悦、愤怒、悲伤、宁静等不同的类别。
接下来，我们将具体分析这些情感在音乐中的表达方式。
1. 喜悦喜悦是一种快乐、欢快、愉悦的情感，常常通过明快的旋律、节奏快速的节拍以及高亢的音乐表现出来。
例如，贝多芬的第九交响曲第四乐章中那激昂的合唱部分，以及莫扎特的《小星星变奏曲》等，都能给人带来欢愉的感觉。
2. 愤怒愤怒是一种激烈、愤慨、难以控制的情感，常常通过强烈的节奏、高音符以及强劲的声音表现出来。
例如，贝多芬的《命运交响曲》第三乐章中那震撼人心的编曲，以及摇滚乐队的激情演奏等，都能唤起愤怒的感觉。
3. 悲伤悲伤是一种忧伤、沉重、哀伤的情感，常常通过缓慢的节奏、低沉的音符、凄美的旋律以及悲伤的歌词来表现出来。
例如，巴赫的《D 小调小前奏曲》、肖邦的《降E大调夜曲》等作品，都能引发人们内心深处的悲伤。
4. 宁静宁静是一种平和、安详、舒适的情感，常常通过柔和的音色、缓慢的节奏以及平稳的旋律来表达。
例如，德彪西的《月光》、萨克斯的独奏曲《鸟之歌》等，都能给人带来宁静的感觉。
三、音乐情感表达的技巧在分析音乐情感表达时，我们可以关注以下几个方面来理解作曲家的意图。
1. 旋律与节奏的结合旋律和节奏是音乐情感表达的核心元素，它们相互结合，共同构筑音乐作品的情感。
基于声学特征提取的音乐情感分类模型研究
基于声学特征提取的音乐情感分类模型研究音乐作为一种具有情感表达和情感交流功能的艺术形式，一直以来都是人们生活中不可或缺的一部分。
然而，对于音乐情感的分析和分类一直是一个具有挑战性的问题。
为了更好地理解音乐情感，研究人员提出了基于声学特征提取的音乐情感分类模型。
声学特征是从音频信号中提取的用于描述音乐的特征值。
这些特征值可以反映音频信号的频率、强度、节奏等信息，从而描述了音乐的声音特性。
通过利用这些特征值，可以将音乐划分为不同的情感类别，并建立一个音乐情感分类模型。
在研究音乐情感分类模型时，首先需要选择适当的声学特征。
常用的声学特征包括频率、音量、音调、节奏等。
通过提取这些特征，并对它们进行合适的归一化处理，可以得到一组用于描述音乐的数值特征。
接下来，需要选择一个合适的机器学习算法来构建音乐情感分类模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、决策树（DT）等。
这些算法可以通过训练数据集来学习音乐情感和声学特征之间的关系，并根据学习结果对音乐进行情感分类。
在构建音乐情感分类模型之前，需要收集一个包含不同情感类别音乐的数据集。
这个数据集应该包括多种不同情感类别的音乐，以确保模型的准确性和泛化能力。
对于每首音乐，需要按照其情感分类标签对应的声学特征进行提取和标注。
在构建模型后，我们可以使用这个模型对新的音乐进行情感分类。
通过输入音乐的声学特征，模型可以预测其所属的情感类别。
通过这种方式，我们可以更好地理解音乐所表达的情感，并为音乐推荐系统、情感识别等任务提供支持。
然而，在构建音乐情感分类模型时还面临一些挑战。
首先，不同人对于音乐情感的理解和评价可能存在差异，这给模型的训练和评估带来了困难。
其次，音乐本身具有高度的复杂性和多样性，不同类型的音乐可能具有相似的声学特征，这也给模型的分类准确性带来了一定的挑战。
为了解决这些挑战，研究人员可以通过引入更多的特征、优化机器学习算法、扩充数据集等方式不断改进音乐情感分类模型。
音乐内容分析中的情感识别技术研究
音乐内容分析中的情感识别技术研究第一章概述在当代社会中，音乐扮演着重要的角色，不仅能够带给人愉悦的感觉，还能够触动人的情感和共鸣。
因此，研究和分析音乐中的情感成为了学者们关注的热点。
本文将着重介绍音乐内容分析中的情感识别技术研究。
第二章情感识别的基本概念情感识别是指通过分析和判别音乐中所传达的情感状态，以识别音乐的情感特征。
情感识别的基本概念包括音乐中的情感表达方式、情感特征的提取与分析方法等。
第三章情感特征的提取方法情感特征的提取是情感识别的基础工作之一。
目前，常用的情感特征提取方法包括音频信号处理、时间序列分析和机器学习方法等。
其中，音频信号处理方法通过提取音频中的声音特征，如音调、音量、频率等，来反映音乐的情感特征。
时间序列分析方法基于时间维度的特征变化，如音乐的节奏、速度、音乐表情等。
机器学习方法则通过训练机器学习模型，从大规模音乐数据中学习情感特征。
第四章情感识别的算法和模型情感识别的算法和模型是为了实现情感识别而设计和构建的。
常用的算法和模型包括基于规则的情感识别方法、基于统计模型的情感识别方法和深度学习方法等。
基于规则的方法通过设定一定的规则和标准来判断音乐中的情感特征。
基于统计模型的方法则是通过建立回归模型或分类模型，从而将音乐的情感特征与情感标签进行映射。
深度学习方法则是通过构建深度学习神经网络，实现对音乐情感特征的自动提取和分类。
第五章情感识别的应用领域情感识别技术广泛应用于音乐相关领域中。
例如，在音乐推荐系统中，情感识别技术可以根据用户的情感需求，为其推荐适合心情的音乐。
在心理健康领域，情感识别技术可以用于情绪管理和心理治疗。
另外，情感识别技术还可以应用于音乐创作、音乐评价和音乐教育等方面。
第六章情感识别技术的挑战与展望尽管情感识别技术已经取得了一定的研究进展和应用成果，但仍然面临一些挑战。
首先，情感是主观性的，受到个体差异和文化背景等因素的影响，因此情感识别的结果可能存在一定的主观性。
基于歌词的流行音乐情感二值分类研究
行 音 乐 的歌 词 对 其 进 行 二 值 分 类 本 文 主 要 从 音 乐 歌 词 所 包 含 的情 感 分 类 技 术 出发 ．在 现 有 歌 词 分 类 方 法
千 圃
管 士 ｎ
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研 究 与 开 发
、 、 、
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乐 中所 蕴 含 的 情 感 ｆ １ 】 情 感 识 别 方 法 主要 有基 于 知识 的
模 型和基 于数据 的模型１ ２ １ ． 使用统计 分析或者机器学 习
的 理 论 建 立 关 键 变 量 与 其 他 可 测 变 量 的 统 计 或 者 学 习
Ｋ最 近邻 （ Ｋ Ｎ Ｎ， ｋ — Ｎ ｅ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ） 分 类算 法 是
的情 感 二 值 分 类
１ 基于 Ｋ ＮＮ算 法 的 音 乐情 感 分 类
对 于情感 的分类而言 ．最常见也是 最直接简单 的
情 感 分 类 方 式 便 是 好 和坏 ， 积 极 与 消极 。 根 据 一 定 的调 查 和研 究 ．大 部 分 的流 行 音 乐 所 带 给 人 们 直 观 的 感 觉 便 是 表 示 积 极 情 绪 和 表 示 消极 情 绪 的 音 乐 ．所 以 本 文 将 流 行 音 乐 中 的 情 感 分 类 两 大 类 ．体 现 积 极 情 绪 的 一 类 和表 现 消极 情 感 的一 类
理 和 检 索 提 出 了 更 高 的要 求 通 过 音 乐 所 表 达 的情 感
的基 础 上 ． 与 音 乐 领 域 的 相关 知 识 相 结 合 ． 构 建 情 感 所
基于音频与歌词双重模态的音乐情感分类方法设计
Techniques of Automation &Applications基于音频与歌词双重模态的音乐情感分类方法设计倪璐(咸阳师范学院,陕西咸阳712000)摘要:在音乐规模逐渐扩大的趋势下，迎来了数字化音乐时代，而此时科学经营管理音乐开始备受关注。
于音乐而言，情感是最为本质的特征，也是最为深层的内心感受，基于计算机自动化识别音乐情感，在推动人工智能领域发展中发挥着关键性作用。
因此，本文设计了基于音频与歌词的双重模态音乐情感分类方法。
首先设计音乐情感分类流程，其次详细设计具体模块，最后进行实验分析。
结果表明，音频与歌词结合的双重模态音乐情感分类方法准确率较高，可靠性与稳定性良好，与传统多模态融合相比，效果提升了7.1%。
关键词:双重模态；音乐情感分类中图分类号：TP311.52文献标识码:A文章编号:1003-7241(2020)05-0166-04Design of Music Emotion Classification MethodBased on Dual Modes of Audio And LyricsNI Lu(Xianyang Normal University School,Xianyang 712000China )Abstract:Under the trend of gradual expansion of music scale,the era of digital music is coming,and at this time,scientific manage-ment of music begins to attract much attention.As far as music is concerned,emotion is the most essential feature and the deepest inner feeling.Recognition of music emotion based on computer automation plays a key role in promoting the de-velopment of artificial intelligence.Therefore,for music emotion classification,this paper designs a dual modal music emotion classification method based on audio and lyrics.First of all,the classification process of music emotion is de-signed,secondly,the specific module is designed in detail,and finally the experimental analysis is carried out.The results show that the dual modal music emotion classification method combined with audio and lyrics has high accuracy,good re-liability and stability,and the effect is 7.1%higher than that of traditional multimodal fusion.Key words:dual modes;music emotion classification收稿日期:2019-09-251引言在音乐中，蕴藏着丰富的情绪情感。
基于深度学习的音乐情感识别与分类研究
实验设置与参数调整
模型选择
本研究采用了深度神经网络（ DNN）作为主要的音乐情感识别 模型，同时对比了其他几种常见 模型的表现。
模型结构
DNN模型包含多个隐藏层，每层 包含数百个神经元，能够有效地 提取音乐特征并分类情感。
参数调整
实验中对模型的超参数进行了细 致的调整，包括学习率、批处理 大小、迭代次数等，以优化模型 的性能。
04
实验与分析
数据集介绍
01 数据集来源
本研究采用了公开可用的音乐数据集，包含了不 同风格、不同情绪的音乐作品。
02 数据集规模
数据集包含了数千首音乐作品，涵盖了多种音乐 流派和风格，为实验提供了丰富的数据资源。
03 数据集标注
每首音乐作品都经过专业人士的情感标注，包括 快乐、悲伤、平静等不同情绪标签。
误差分析
通过对实验结果的误差分析，发现主 要误差来源包括数据集的不平衡和模 型对复杂音乐特征的提取能力不足。
05
Байду номын сангаас
结论与展望
研究结论
01
深度学习模型在音乐情感识别与分类任务中表现优异
，准确率较高。
02
不同音乐风格和情感类别之间存在明显的特征差异，
可通过深度学习模型进行有效的分类和识别。
03
音乐情感识别与分类研究在音乐推荐、音乐治疗等领
循环神经网络（RNN）
用于处理序列数据，捕捉音乐中的时间依 赖性信息。
自编码器（AE）
用于学习音乐数据的内在表示和特征降维 。
情感分类算法
支持向量机（SVM）
基于统计学习理论的分类器，用于将音乐情 感分为不同的类别。
决策树（DT）
基于树形结构的分类器，通过递归地将数据 集划分为更小的子集来进行分类。
基于深度学习的音乐情感分类技术研究
基于深度学习的音乐情感分类技术研究音乐是人们生活中不可或缺的一部分，它不仅是人类文化的重要组成部分，而且也是一种表达情感和思想的重要方式。
因此，如何根据音乐内容进行情感分类成为了深度学习技术在音乐领域的重要应用之一。
本文将以“基于深度学习的音乐情感分类技术研究”为主题，探讨深度学习技术在音乐情感分类中的应用。
一、音乐情感分类的背景和意义随着时代的发展和社会的进步，人们对于音乐的需求也逐渐发生了一些变化。
现在，人们不仅仅只是追求音乐的旋律和节奏，更重要的是要能够通过听音乐来表达和体验情感。
因此，研究如何根据音乐内容进行情感分类就显得尤为重要。
音乐情感分类，需要将音乐中的主观情感（如快乐、悲伤、愤怒等）转化为客观的数学模型，从而实现对音乐情感的自动识别和分类。
这种技术不仅可以为音乐爱好者在听音乐时提供更好的体验，而且还可以为音乐人、作曲家和音乐制作人提供方便的工具，帮助他们更好地创作出符合不同情感需求的音乐作品。
二、基于深度学习的音乐情感分类技术深度学习是一种由神经网络模型构成的机器学习算法，它可以通过对大量数据的学习，来识别和分类数据中的模式和特征。
在音乐情感分类中，深度学习技术也可以发挥重要作用。
基于深度学习的音乐情感分类技术通常包括以下几个步骤：1. 数据处理：将音乐数据转化为计算机可以处理的数字信号，并提取出音乐中的相关特征。
2. 训练模型：使用深度学习算法来训练模型，从而学习音乐情感分类的知识。
3. 评估模型：将训练好的模型应用于新的音乐数据，并对其进行评估和优化。
其中，数据处理是基于深度学习的音乐情感分类技术的重要前提。
数据处理包括音乐信号处理和音乐特征提取两个方面。
音乐信号处理主要是将音乐从声波信号转换为数字信号，以便于计算机进行分析和处理。
而音乐特征提取则是针对不同的情感分类任务，从音乐中提取出不同的特征进行分析和分类，例如节拍的快慢、响度的大小、音调的高低等。
在深度学习算法的训练过程中，常用的算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆神经网络（LSTM）。
基于深度学习的音乐情感分类研究
基于深度学习的音乐情感分类研究随着科技的飞速发展，深度学习技术已经被广泛应用于各个领域。
音乐作为一种表达情感的语言，如何通过深度学习对音乐进行情感分类已经成为了研究的重点。
本文将着重介绍基于深度学习的音乐情感分类研究。
一、音乐与情感对于音乐的情感表达，人类早就有着深刻的认识。
音乐家利用不同的乐器、音符、节奏、音色、音高等等元素来表达自己的情感和感受，从而让人们能够感受到他们的情感体验。
因此，音乐的情感分类一直是音乐研究领域的一个重要分支。
二、深度学习在音乐情感分类中的应用深度学习是近年来发展最为迅速的人工智能技术之一，它通过特定的网络结构和算法模型来实现对数据的自动学习和分析，进而实现对目标的预测和判断。
将深度学习技术应用到音乐情感分类中，可以更加精准地对音乐进行情感分类，增强音乐的情感表达。
1. 声谱图在深度学习中，声谱图是一种常用的数据格式，用于对音频信号进行表达。
声谱图反映了音频信号在时间和频率上的变化，可以通过卷积神经网络等深度学习模型进行情感分类和预测。
2. 卷积神经网络卷积神经网络是深度学习中应用最为广泛的一种模型，主要用于图像处理和视觉识别。
但是，卷积神经网络也可以应用到音乐情感分类中。
通过对声谱图进行卷积和池化操作，可以提取出音频信号的特征，从而实现对音乐的情感分类。
3. 循环神经网络循环神经网络是一种专门用于序列数据处理的深度学习模型，主要用于自然语言处理和语音识别等任务。
在音乐情感分类中，循环神经网络可以将声谱图转化为时间序列数据，从而实现对音乐情感的分类和预测。
三、深度学习在音乐情感分类研究中的应用案例1. MoodplayMoodplay是一款基于深度学习算法的音乐情感分类系统，其使用了卷积神经网络和长短时记忆网络对音乐进行情感分类。
该系统能够自动识别出音乐中所表达的十种情感，包括悲伤、快乐、浪漫等等，并将这些情感以配乐的形式呈现给用户。
2. MuViLabMuViLab是一种基于深度学习的音乐情感分类和可视化系统，其使用了卷积神经网络和多标签分类算法对音乐的情感进行分析和预测，并将预测结果以可视化的方式呈现给用户。
面向音乐推荐的情感分析与情绪建模研究
面向音乐推荐的情感分析与情绪建模研究随着音乐技术的发展和普及，人们可以通过各种渠道随时随地畅听自己喜欢的音乐。
然而，在如此庞大、多样化的音乐库中，如何找到适合自己情绪和心情的音乐成为了一项挑战。
本文将介绍面向音乐推荐的情感分析与情绪建模研究，探讨如何通过情感分析以及情绪建模的方法来更加准确地实现音乐推荐服务。
首先，我们需要了解情感分析的基本概念。
情感分析是一种将自然语言处理技术应用于分析和推测文本中包含的情感的方法。
在音乐推荐中，我们可以将情感分析应用于歌曲的歌词、歌手的演唱方式和音乐的节奏等方面，从而推测出音乐所传递的情感。
情感分析的方法可以大致分为两类：基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。
基于情感词典的方法会对文本中的每个词进行情感分类，并结合词的权重来计算文本的情感倾向。
而基于机器学习的方法，则需要依靠已标注好的情感类别样本进行训练，通过算法学习文本与情感之间的关系。
这两类方法各有优势和劣势，研究者可以根据具体场景选择适合的方法。
在情感分析的基础上，我们可以进一步进行情绪建模。
情绪建模是将文本中传达的情感转化为对应的情绪类别的过程。
一般将情绪分为六大类：喜悦、悲伤、愤怒、害怕、惊讶和厌恶。
情绪建模的方法可以通过对情感分析结果进行统计和分析，计算每个情绪类别的得分来进行分类。
情绪建模的目的是帮助系统更好地理解用户的情感倾向，从而实现更好的音乐推荐。
通过对用户的历史偏好和情感数据进行分析，系统可以了解用户在不同情绪状态下对音乐的偏好，从而推荐出更符合用户心情和情感需求的音乐。
同时，情绪建模也可以为音乐推荐系统提供更多的个性化选项。
例如，对于用户喜欢欢快、积极情绪的音乐，系统可以推荐更多节奏轻快、旋律活跃的歌曲。
而对于喜欢平静、安静情绪的用户，则可以推荐更多节拍缓慢、柔和的歌曲。
这样的个性化推荐能够更好地满足用户的音乐需求，提升用户体验。
当然，要实现准确的音乐推荐仍然存在一些挑战。
首先，情感分析和情绪建模是复杂而主观的过程。
音乐情感分析技术在用户体验设计中的应用
音乐情感分析技术在用户体验设计中的应用一、引言音乐是人类文明的重要组成部分，具有丰富的情感表达功能，在许多领域都有着广泛的应用。
近年来，随着AI技术的不断推进，音乐情感分析技术被广泛应用于用户体验设计中。
本文将从音乐情感分析技术的基本原理、应用场景以及实际案例出发，探讨音乐情感分析技术在用户体验设计中的应用。
二、音乐情感分析技术的基本原理音乐情感分析技术是将计算机视角引入音乐领域，利用算法和模型对音乐的情感表达进行分析和判断，并输出相应的结果。
在音乐情感分析中，一般采用两种基本方法：基于音频特征的方法和基于歌词文本的方法。
基于音频特征的方法是通过分析音乐中的基本元素，如音高、节奏、和弦、音色等，提取出对情感表达有代表性的音频特征，如节奏的快慢、音高的高低、音色的明暗等。
利用这些音频特征进行情感分类和分析。
在此基础上，基于机器学习的算法，如SVM、神经网络等，可以实现对音乐情感的自动分析和判断。
基于歌词文本的方法是通过分析歌曲的歌词，提取出对情感表达有代表性的词汇和句式，如伤感、快乐、愤怒等。
利用这些特征进行情感分类和分析。
在此基础上，采用文本挖掘和自然语言处理技术，可以对歌曲的情感进行自动识别和分类。
三、音乐情感分析技术在用户体验设计中的应用场景1.音乐推荐系统音乐推荐系统是指根据用户的使用记录、评价、喜好等信息，自动推荐相应的音乐。
利用音乐情感分析技术，可以更准确地理解用户的情感需求，从而实现个性化推荐。
例如，对于用户喜欢伤感的音乐，可以优先推荐具有悲伤情感特征的曲目；对于用户喜欢快乐的音乐，可以优先推荐具有欢快情感特征的曲目。
2. 全媒体互动系统全媒体互动系统是指一种多媒体融合的互动形式，可以通过不同的媒体形式来传达信息和情感，例如音乐、图像、视频等。
利用音乐情感分析技术，可以根据用户的情感需求，自动选择相应的音乐、图像、视频等多媒体资源，以便更好地传达情感信息，并提高用户的情感参与度。
3. VR/AR应用VR/AR应用是指利用虚拟现实、增强现实等技术，在虚拟或实际场景中实现用户体验。
基于深度学习的音乐风格与情感识别技术研究
基于深度学习的音乐风格与情感识别技术研究随着人工智能技术的快速发展和普及，音乐领域中的人工智能应用也越来越广泛。
其中，基于深度学习的音乐风格与情感识别技术无疑是备受关注的。
本文旨在介绍这一技术的研究进展和应用前景。
一、深度学习在音乐领域中的应用深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，是一种可以通过模拟人类大脑神经网络进行学习的机器学习算法。
目前，深度学习已经在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域得到了广泛应用，同时也在音乐领域中得到了越来越多的探索和应用。
深度学习模型可以通过分析海量的音乐数据，实现自动化的音乐风格识别和情感分析，这对于音乐的分类、推荐、创作等方面具有重要意义。
以往的音乐分类主要是基于音乐的谱系，但这种分类方式忽略了音乐的情感和风格等方面，无法全面、准确地描述音乐作品。
深度学习可以通过挖掘音乐数据背后的规律和特征，实现对音乐的更加全面、细致的分类和描述。
二、音乐风格与情感识别的研究进展随着深度学习在音乐领域中的应用越来越广泛，越来越多的学者开始探索基于深度学习的音乐风格和情感识别技术。
1.音乐风格识别音乐风格识别是指通过对音乐数据进行分析，从中提取各种特征以及不同风格的指标，进而实现音乐风格的自动识别。
目前，常用的音乐风格识别算法包括支持向量机、决策树以及神经网络等。
其中，基于深度学习的音乐风格识别技术具有更高的准确性和鲁棒性。
深度学习模型通过对海量的音频数据进行学习和训练，可以自动提取音乐特征和风格指标，从而有效提升识别准确率。
目前，基于深度学习的音乐风格识别技术已经在音乐分类、推荐、搜索等方面得到了广泛应用。
2.情感分析音乐情感分析是指将人类对于音乐的感受通过计算机进行分析和识别，以实现对音乐情感的自动化识别和分析。
常见的情感分析包括快乐、悲伤、平静、愤怒等情感分类。
基于深度学习的音乐情感分析技术可以通过对海量音乐数据进行学习和训练，自动提取与情感相关的音乐特征和指标，从而实现对音乐情感的自动分类和分析。
音乐和歌词融合的歌曲情感分类研究
音乐和歌词融合的歌曲情感分类研究钟将;程一峰【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)008【摘要】为更好地对歌词进行情感分类,提出一种改进的基于类间差别的CHI特征选择方法.该方法可单独用于歌词情感特征提取,将选取的特征应用于支持向量机分类器中,融合音频特征与利用改进CHI方法选择的歌词特征对歌曲进行情感分类.实验结果表明,融合后的特征可以取得比任何单一种类特征更好的分类效果.%In view of the distinct levels of the association of a term with different classes, an improved difference-based CHI method is proposed to extract discriminative affective words form lyrics text. Support VectorMachine(SVM) classifier is constructed to apply the selected features, obviously increasing lyric sentiment classification performance. The lyric features selected by the improved method are combined with audio features. Experimental results verify the efficiency of this fusion.【总页数】3页(P144-146)【作者】钟将;程一峰【作者单位】重庆大学计算机学院,重庆400044;重庆大学计算机学院,重庆400044【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于音乐内容和歌词的音乐情感分类研究 [J], 邵曦;陶凯云2.面向中文歌词的音乐情感分类方法 [J], 王洁;朱贝贝3.基于音频与歌词双重模态的音乐情感分类方法设计 [J], 倪璐4.艺术歌曲歌词创作的音乐性特征 [J], 王雅琦5.艺术歌曲歌词创作的音乐性特征 [J], 王雅琦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
音乐情感识别与分类的研究
音乐情感识别与分类的研究音乐是人类的一种情感表达方式，能够引起人们的共鸣、感动和激励。
然而，对于机器而言，如何识别和分类音乐情感仍然是一个复杂的问题。
本文将介绍音乐情感识别与分类的研究进展，并探讨其在实际应用中的意义。
一、音乐情感识别技术的研究进展音乐情感识别技术是指利用计算机技术和数据挖掘等方法，从音乐中提取情感信息，并将其分类为某种情感。
目前，音乐情感识别技术主要基于两种方法：基于人工特征提取和基于深度学习的方法。
基于人工特征提取的方法，是指通过人工提取音乐中的音调、节奏、音域、音量等特征，将其转化为数学表达形式，然后利用机器学习等方法进行分类。
这种方法的优点是易于理解和解释，但缺点也非常明显，特征提取的方式既繁琐又直观，而且容易出现模型过拟合的问题。
相比之下，基于深度学习的方法则是一种更为先进的技术。
它使用神经网络训练深度模型来自动提取特征，并使得模型能够灵活地处理各项参数。
目前，基于深度学习的音乐情感识别方法在分类准确率上已经达到了非常高的水平。
同时，深度学习还可以处理一些非常复杂的情感特征，如音乐的情感色彩、节奏结构等。
二、音乐情感分类的研究进展音乐情感分类是指将一首音乐识别为特定情感类别的过程。
它是与情感识别密切相关的一个方向。
目前，音乐情感分类的方法有多种，包括传统的统计学习方法和深度学习方法。
统计学习方法是基于训练数据和特征提取的分类技术，这些方法需要目标音乐的特征来进行分类。
这些特征包括右手技术，如MFCC、琶音。
左手技术包括用情感或心理学特征来获取音乐，如声学能量分布、说话速度、情感表达等。
它们使用决策树、支持向量机等方法来提高分类的准确性。
相比之下，深度学习方法在音乐情感分类领域的研究有了重大进展，其可以自动学习音乐的情感特征并提高分类准确率。
例如，在使用卷积神经网络（CNN）进行音乐情感分类时，通过训练大量样本以学习特征和进行曲线对齐，CNN可以极大地提高音乐情感分类的准确性。
谈从歌词来分析声乐作品中的复杂情感
谈从歌词来剖析声乐作品中的复杂感情前言优秀的演唱包含两个方面要素。
一是天生的乐器自己。
人体作为一种特别的乐器 , 和其余乐器同样 , 有其独到的音乐特色 , 特别作为一种演奏人声的乐器 , 因为演奏者身体构造的不一样使得这种个性化更为的显然。
所以 , 具备先本性的好的乐器构造也就意味着拥有了天生的好嗓音和与延伸有关的身体机能的敏锐性与协调能力。
第二个重要要素是后天的培育及训练。
包含演唱者自己的智力构造 ,伦理道德 , 思想方式和审美能力。
这就要求演唱者长久不停地磨炼并完美其各方面的有关能力。
本文主假如想经过对声乐作品感情的分类及其特色的研究 , 运用哲学的思辩对其内部规律进行论证 , 以达到更正确地在声乐表演过程中表达并运用 , 进而进一步使声乐表演艺术中的美学规律达到一种更为科学理性的认识。
换句话说 , 表演者对作品的理解力 , 感觉力 , 想象力 , 表现力能够使声乐作品注人新的活力与活力。
升华感情的前概要正确的掌握感情 , 感情的分类及其特色 , 才能使作品的美感获取进一步的升华。
下边我们就来研究怎样将感情进行分类。
一、声乐作品感情的分类( 一) 依据声乐作品的基调 , 分为正面感情和负面感情正面感情包含勇气 (COURAGE、)淡定(NEUTRALITY、主)动(WILLING NESS、)宽容(ACCEPTANC、E明)智(REASON、)爱(LOVE、)愉悦(JOY、)平易(PEACE、)开悟(ENLIGHENMENT等)。
负面感情包含惭愧 (SHAME、)愧疚(GUILT、)冷漠(APATHY、)伤心(GR工EF、)惧怕(FEAR、)欲念(DESI R E 、)愤慨 ( AN G E R 、)骄傲 ( P RI D E 等)。
在我们大部分的声乐作品中 , 大部分属于这两种感情。
比如 :正面感情一《红梅赞》、《漂亮的草原我的家》、《老师与我》、《母爱》、《乡音乡情》、《大丛林的清晨》等。
音乐的情感表达
音乐的情感表达
音乐是一种最具表现力的艺术形式之一，可以通过音调、旋律、节奏和歌词来表达各种情感和情绪。
以下是一些常见的情感和音乐表达方式：
1. 悲伤：慢节奏、低音色、哀伤的歌词和旋律可以表达悲伤；如：《相思泪》、《我曾用心爱着你》。
2. 愉悦：快节奏、轻快的旋律和歌词可以表达愉悦；如：《快乐中国年》、《好日子》。
3. 愤怒：快节奏、重击鼓声和激昂的旋律可以表达愤怒；如：《不群》、《革命之路》。
4. 爱情：轻柔的旋律、优美的歌词和温柔的表演可以表达爱情；如：《稻香》、《橙色天空》。
5. 感动：慢节奏、优美的旋律和感人的歌词可以表达感动；如：《岁月神偷》、《思念是一种病》。
总之，音乐是一个可以表达各种情感和情绪的强大的艺术形式，它可以让人们在生活中找到共鸣和情感寄托。
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词进行 降维 处理 ， 有效去 除 了噪声 ， 提 高 了分 类效 率。针 对多模 态融合 问题 ， 在传统 的 Ｌ Ｆ Ｓ Ｍ 融合方 法 的基础上 ， 提 出了改 进的 Ｌ Ｆ Ｓ Ｍ融合 方法 ， 并通过 实验 验证 了该方法 的可 行性 ； 同时将 该方 法 与其 他传 统 的融 合方 法 的分 类效 果进 行 了 比较 。 结果 表 明 ， 改进 的 Ｌ Ｆ Ｓ Ｍ融合 方法 的分类 准确率 最高 ， 达到 了 ７ ９ ． ５ １ ％， 验证 了该方 法 的有 效性 。
关 键词 ： 音 乐情感 分类 ； Ｃ Ｈ Ｉ 特 征选择 ； 潜在 语义 分析 ； 多模态 融合
中图分类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ 文 献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ６ ７ ３ － ６ ２ ９ Ｘ（ ２ ０ １ ５ ） ０ ８ － ０ １ ８ ４ — ０ ４
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ． ２ ０ １ ５ ． ０ ８ ． ０ ３ ９
第２ ５卷
第 ８期
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭＰ ＵＴＥ Ｒ Ｔ ＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ ＯＰ ＭＥＮＴ
２ ０ １ ５年 ８月
Ｖｏ １ ． ２ ５ Ｎｏ． ８ Ａｕｇ ． ２０１ ５
基 于 音 乐 内容 和 歌 词 的 音乐情 感分 类研 究
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎ ｎｊ ａ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｐ ｏ ｓ ｔ ｓ
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邵 曦， 陶 凯 云
（ 南京邮 电大 学 通信 与信 息 工程 学 院 ， 江 苏 南京 ２ １ ０ ０ ０ ３ ）
摘 要： 针对 音乐情 感分类 问题 ， 为 了弥 补仅 仅利用 音乐 内容进行 音 乐情 感分 类 的单 一模 态分 类方 法 的不 足 ， 文 中提 出 了
结合 音乐 内容和歌 词 的多模态 音乐情 感分类 的方 法 。主要探 讨 了如 何 利用 歌 词对 音乐 进 行情 感 分 类 以及 结合 歌 词 和音 乐 内容 以达 到提高 分类 准确率 的效果 。对歌 词进 行特征 选择 时 ， 分别 利用 Ｃ Ｈ Ｉ 特 征选 择 算法 和潜 在 语 义分 析 （ Ｌ Ｓ Ａ ） 对歌